帆软供应链专场：从制造到智造，供应链数据应用转型实践详解

摘要：在全球数字化浪潮的推动下，制造业正在经历从传统制造向智能制造的深刻转型。供应链作为链接企业上下游的重要核心，在实现这一转型过程中扮演了不可或缺的角色。数据技术的发展，特别是人工智能（AI）、大数据和云计算的普及，使供应链优化和智能化成为可能。

在全球数字化浪潮的推动下，制造业正在经历从传统制造向智能制造的深刻转型。供应链作为链接企业上下游的重要核心，在实现这一转型过程中扮演了不可或缺的角色。数据技术的发展，特别是人工智能（AI）、大数据和云计算的普及，使供应链优化和智能化成为可能。

本文将结合帆软在供应链数据领域的实践，从基础理论到应用场景、从数据治理到新技术发展，全面探讨如何通过数据驱动推动制造业的智能化升级。

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一、生产要素的改变与技术发展

1. 供应链数据的核心价值

供应链是一个企业从需求感知到交付最终产品的完整过程，其中产生了大量复杂的数据。这些数据涵盖了订单、库存、运输、采购、生产等多个环节。如何高效利用这些数据成为企业优化供应链的关键。

过去，供应链管理更多依赖于专家经验和简单的业务系统，而如今，数据、算法和算力的进步使企业能够从海量数据中洞察问题，优化决策。

2. 技术范式的演变

1）从DSS到DI：技术应用层级的跃升

过去几十年间，供应链决策技术从以专家经验为主的传统支持系统（DSS）逐渐演变为以数据为核心的智能化决策（DI）。以下是技术发展的四个关键阶段：

1980年：以IBM为代表的DSS（决策支持系统）强调基于人类知识的启发式决策，以专家知识和经验为基础，通过数据的沉淀和分析提供决策支持。数据仓库（BI）逐步形成，从数据处理到决策支持的模式逐渐成熟，但技术范式变化有限2017年：Transformer架构的推出标志着深度学习与无监督学习的成熟，算法更关注数据间的自相关性，通过深度学习和大数据进一步优化决策能力，推动了数据驱动的智能化转型。2022年：生成式AI（AIGC）的出现，使数据决策能力再次跃升。ChatGPT的发布重新定义了人机交互与智能化决策方式。技术的聚焦点从单纯的决策支持转向更具预测性和自主性的智能决策。从数据标注到大模型引领，全球范围内出现大量成熟的AI落地应用，如DeepMind、Gemini等，逐步迈向数据驱动决策（DI）的新阶段。2024年：从专家系统到数据智能化决策，供应链管理技术的核心在于依托不断进化的数据、模型和算力，使决策的效率与精准度获得显著提升。这一趋势在2024年得到进一步验证，AI技术的实际应用场景已大规模落地，并展现出强大的业务价值。Data Agent成为六大类之一。

2）大算力与大数据的结合：从数仓到智能决策

从传统服务器到云端计算的普及，使企业能够处理更大规模的供应链数据。在数据仓库技术的支撑下，供应链的端到端数据连接成为可能。通过构建单一可信数据源（SSOT），帆软基于供应链控制塔构建完整的数据支撑体系，实现了从数据抽取到决策支持的完整闭环。

3. 数据应用的发展与分类

数据应用的发展与分类与技术范式的演变密切相关，逐步从数据的可视化展示向价值化和智能化方向迈进，主要经历了以下四个阶段：

展示应用（可视化，无决策） 这一阶段以传统的数据展示为核心，包括报表、驾驶舱和故事板，专注于将数据以直观的形式呈现，辅助用户理解业务状态，但不具备决策功能。此阶段完全由人工主导。分析应用（决策支持） 数据应用从简单的展示走向支持决策，例如在制造业供应链中，通过SCOR 12.0和APQC行业最佳实践模型搭建数仓，提供1-3级的分析功能。此阶段，人工仍主导决策，系统仅提供20%的辅助支持。决策应用（决策增强） 随着技术的进步，数据应用逐渐进入决策增强阶段。通过事件驱动的模型（Event-Driven架构）和沙盒化决策，机器逐步承担更多的决策角色，人工参与减少到20%，机器参与达到70%。这一阶段体现了算法和模型在特定场景中的深度应用。自主AI智能体（决策自动化） 数据应用的最高阶段是完全的决策自动化，通过复合人工智能体（如Agent）实现智能化的供应链管理。近年来，借助Transformer架构、AIGC等新技术，从云端到边端逐步实现实时和自主的决策能力。

帆软在数据应用各阶段均有所布局，从早期的可视化报表到分析支持，再到当前的决策增强，体现了其在数据价值化和智能化方面的全面探索。技术的核心作用不仅是提升效率，更在于推动数据驱动的决策体系逐步向自主化方向迈进。

二、制造业为什么要深入做供应链数据应用

1. 供应链数据应用基础足

中国作为全球制造业的重要中心，拥有联合国产业分类中全部工业门类，并连续12年制造业增加值位居全球第一，展现了完整的供应链上下游结构。这一供应链的深度与广度为数据连接与优化提供了理想的基础。

此外，供应链的数据应用已有70余年的最佳实践经验，广泛应用于制造业的各个环节，代表性企业包括SPS、SPSS、SAP和IBM，体现了成熟的数据管理与优化能力。

2. 企业需求的现状与挑战

根据帆软的调研数据，目前已经约有45%的企业正在集成或者已经完成了供应链端到端的集成，约5.5%的企业开始了智慧供应链的建设，在众多业务领域中发力较好：

5.5% 的企业：完成了供应链智能化转型，普遍集中在头部企业。45% 的企业：已完成单体应用建设，正向集成化供应链发展迈进。50% 的企业：在数据孤岛、决策滞后等问题上仍面临巨大挑战。

3. 供应链数据应用优化价值大

供应链局部优化有巨大的杠杆作用，如预测准确率提升10%，利润大概提升5-10%，生产效率提升10-15%，物流成本降低15-25%，采购成本降低5-10%。供应链领域的数据应用具备成熟度高，应用层次广，投资见效较快的特点，值得企业投入。

三、帆软的供应链场景

帆软在制造业供应链领域的实践主要围绕以下四个阶段展开：

1. 传统供应链

通过供应链执行系统（SCE）与计划系统（SCP）实现基础流程数字化。

2. 集成供应链

打破部门壁垒，构建端到端的可视化管理体系，提升协同效率。

3. 智慧供应链

通过动态数据分析实现实时预警与决策增强。

4. 自主供应链

利用超级自动化与智能体技术实现供应链的自主优化与执行。

四、帆软供应链场景驱动的典型应用

帆软结合场景实际需求，重点打造供应链控制塔（SCT）这一“银色子弹”，将需求预测、库存优化、采购管理与供应链协同等场景纳入统一平台。通过数据的端到端治理与连接，为企业提供从需求到交付的全链路数据支持。

1. 数据治理：奠定基础

数据治理是供应链数字化转型的基石。通过标准化数据模型和指标体系设计，企业可以实现统一的业务口径和数据表达。帆软通过主数据治理（MDM）与数据仓库（DWH）的结合，建立单一可信数据来源（SSOT）。这一方法论在多个客户案例中验证了其高效性。

1）数据驱动的流程优化与创新

帆软的低代码工具（如简道云）支持企业快速构建供应链数据应用，弥补流程中的数据缺失。同时，通过整合多层滚动产销计划（IBP），实现从战略到战术再到执行层的全面覆盖。

2）数据应用场景与成效

数据仓库（DWH）和单一可信数据源（SSOT）：通过指标标准化和业务模型设计，实现数据治理。需求预测与库存优化：帆软在需求预测中采用多层次算法（如ARIMA、随机森林）和模型（如安全库存策略），通过数据清洗和特征工程，提升预测准确性。帆软的库存优化方案基于单级与多级库存策略，帮助企业优化安全库存水平，提升库存周转率。供应链控制塔：通过端到端数据集成，支持动态决策和实时优化。超自动化与智能体（Agent）：结合RPA、流程编排和生成式AI，实现供应链自主执行。

3）模型与指标的构建

帆软在供应链数据应用中常用的分析模型包括：

成品交付策略表与物料分类：基于ABC（重要程度）、XYZ（波动性）和FMR（消耗性）分析物料特性。需求预测准确度（MAPE）：用于评估预测效果，低于10%被认为是优秀范围。KPI 360指标体系：从北极星指标出发，构建关联指标和分类树，进行综合评估。

2. 供应链控制塔：智能化的核心

供应链控制塔是企业实现端到端数据集成、可视化和智能化决策的核心平台。它不仅仅是数据展示工具，更是基于智能算法的决策中心。

1）管理创新：智能供应链控制塔

传统供应链管理方式稳定、线性的供应链产品流非整合式或节点型解决方案由内部数据和因素驱动的回溯型决策与数据脱节的缓慢、低效决策有关产能、网络、提前期等的静态假设主要参与人对真实起因和偏排调度茫然不知自主供应链管理方式靠近客户的动态产品流和供应链贯穿每个节点的端到端同步优化多企业决策和业务规划基于实时数据和洞察的边缘链接决策能自主适应现实受化的动态数字李生可在价值链内打破筒仓的通用控制塔

2）帆软供应链控制塔核心价值诉求

帆软供应链控制塔能够实现供应链流程中各业务部门、各业务流程的可视化，实现供应链内外部的协作与快速响应，并对供应链的进行预测、预警与自主决策。

精益供应链面临的挑战端到端可视：缺乏可视化的工具来分析和管理OTD整体供应链和指标分析分析手段不足，分析的指标和维度不足以支撑管理的精细化需求预测：无法理解和优化实际的需求，难以对外来数据进行预测库存优化：不知如何优化整体供应链的库存水平，库存居高不下供应链协同：不知如何编排和执行供应计划，线下排产，随意变更不知如何对短期频繁波动的供需变化做出快速响应供应链多个部门之间无法进行预警共享，问题曝光与处理帆软供应链控制塔-IBP产品解决方案可视化方案可视化方案：FineBI可视化工具及基于SCOR的预设指标体系敏捷开发，并提供无限层次的下钻，逐层剖析根因内置算法：预测&预警：数据挖掘长期需求预测与短期需求计划，辅助企业进行计划预测优化模型：基于标准数据模型进行单级、多级库存优化滚动计划：计划&执行：基于手工线下或者ERP中的多层滚动计划进行细化分析与偏差预警自主：主动预警推送，提升部门间协作效率

五、帆软供应链控制塔亮点

1. 决策与生成AI结合

帆软的供应链控制塔通过将决策式AI与生成式AI结合，提供智能化的决策支持。决策式AI应用于需求预测、库存优化等决策场景，通过复杂的算法分析帮助企业制定更加精准的决策。生成式AI则增强了对数据的自动化分析和优化建议，利用大数据和智能模型生成洞察，从而支持更快速和高效的决策过程。这种结合使得企业可以在复杂的供应链环境中更加灵活地应对变化和挑战。

2. 行业与指标标准结合

帆软通过与行业标准和指标体系的结合，为供应链管理提供了一个统一的框架。这种结合不仅增强了供应链控制塔的行业适配性，也保证了数据分析与决策制定的标准化与一致性。通过基于行业标准的指标，如APQC（美国质量认证委员会的供应链标准）等，帆软帮助企业对标最佳实践，提升供应链管理效率。供应链控制塔通过将这些行业标准与企业实际情况相结合，帮助企业不断优化各项运营指标，提升整体供应链的可持续性和竞争力。

3. 完整端到端可见

帆软的供应链控制塔实现了完整端到端的可见性，确保供应链各环节的数据和运营状态能够实时可视化。这不仅包括从采购、生产到物流的全过程，还涵盖了每个环节的关键数据和决策支持信息。通过可视化的操作面板，企业管理者可以随时了解供应链的实时动态，及时发现问题并进行调整。控制塔的端到端可见性为企业提供了一个全局视角，帮助他们在复杂的供应链网络中做出更加精准的判断和决策。

4. 分析应用策略建议

帆软通过先进的数据分析与应用策略建议，帮助企业基于供应链数据做出优化决策。例如，在需求预测、库存优化等领域，帆软提供了基于多层滚动产销计划（IBP）的策略建议，能够帮助企业精准预测未来的需求波动，并在此基础上调整生产计划和库存管理。此外，帆软通过对供应链数据的深度分析，提供个性化的策略优化建议，帮助企业在不同的业务场景中持续提升供应链效率。

5. 决策场景建议

帆软的供应链控制塔为不同的决策场景提供定制化的建议，确保决策的精准性和有效性。在需求预测、库存管理、生产调度等方面，帆软提供基于数据的建议，帮助企业在面临不同挑战时，能够快速做出合理的应对策略。例如，在需求预测中，帆软能够结合历史数据、市场变化等因素，提供多维度的预测结果，并根据不同的策略调整库存、生产和配送计划。这些决策场景建议进一步增强了供应链控制塔的应用价值，使企业能够实时响应市场变化，优化决策执行。

这些亮点使帆软的供应链控制塔在复杂的制造与供应链环境中，能够帮助企业提升效率、降低成本，并通过智能决策实现更加灵活和高效的运营。

六、供应链转型的成功交付案例

案例一：某电动及手动工具的制造和销售商的采购云平台搭建

该企业通过简道云搭建的供应商SRM平台，与供应商的沟通效率提升了 80%，资料完整性提升至100%，数据可查询跟踪性提升100%；通过对供应商周期性的绩效考核，公司可以根据考核结果筛选出优质的供应商，从而牵引非优质供应商向优质方向发展，最终提高供应物品的质量和供应商的服务水平。